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| 本文作者： 咲甜 | 2016-10-23 21:40 |
锤子科技M1手机发布会圆满结束，然而科大讯飞火了。
其实在业界，像科大讯飞这样默默发力行业解决方案的公司并不在少数。英特尔作为智能行业执牛耳者，最近将智能行业中默默领先的公司聚在一起，探讨智能行业的下一个变革。
2016年10月21日，英特尔2016中国行业峰会在珠海成功举办。除了英特尔公司行业解决方案集团中国区总经理梁雅莉、全球行业总经理Shannon，科大讯飞联合创始人、讯飞研究院副院长王智国以及北京大学国家发展研究院教授薛兆丰，还有华为、珠海习悦等企业一并受邀参展。
如果你在会场，一定会惊叹于竟然有这么多创新者在积极勾画我们未来生活的模样。
中国拥有60个以上城市交通拥堵极其严重。但其实，交通拥堵的治理应首在预防，即能根据道路的现有交通状态预测分析出短时间内的交通状态变化趋势，并对可能出现的拥堵现象进行红绿灯的调控，以避免拥堵或缓解拥堵程度。因此，如何建立长效模型对交通拥堵进行及时预警是城市智能交通系统优化的研究热点。
比如说：一套能够根据车辆和行人自动调节的红绿灯控制系统。
珠海习悦最新产品，“Deep Traffic Eye”向我们展示了公共交通的智慧模样：
珠海习悦对海量1080P交通视频进行云端的深度学习神经网络计算，可以实时提取出每辆车的车速、转向及角度、车量密度、车流量等信息。借助大数据分析，率先实现了交通路况的实时感知，并自动调节红绿灯进行相应的诱导。
公司非常自豪地介绍，他们是目前中国唯一一家将最新的深度学习技术大规模应用在交通分析上的公司，并且在模型中考虑了交通中行人的因素。“其实中国很多地方政府都想要改造交通状况，我们希望这套系统可以把公共交通变成真正服务人，而不是让人去适应。试想一下，如果老人在过马路的时候摔倒了，我们的绿灯会贴心地为他们多等待一会，而这些都是自动实现的。”想要达成这个目的，仅靠传统的智慧交通的方案还远远不够。行人才是影响交通的重要因素。
“Deep Traffic Eye”在国内率先将行人数量及动作行为作为信号灯智能调控的主要考虑因素之一。这在之前的技术当中是不可想象的。传统方式只能做到基于车辆的调控而无法实现对行人数量及行为的判断。该技术在目前人工智能和智慧交通领域当中的公司中是史无前例的。
产品创立之初，为了真正解决复杂环境下的交通问题，大家就对这套系统提出了几个基本要求：
（1）为保证系统稳定性，所采用车辆、行人检测算法的复杂度应与画面中的车辆、行
人数目无关。
（2）针对不同环境，检测算法支持三种运行模式，即正常模式，高灵敏度模式，灾难
模式。
（3）针对常见的干扰因素，包括但不限于恶劣天气、车辆反光交叠、辆阴影交叠、车
距近（在画面中重叠）、画面抖动、路面抛洒、遮盖物，具有对应的补偿或校正算法。
（4）车辆跟踪算法可以在三维空间中重建所有车辆的移动轨迹和速度。
对于从业者而言，这套系统最核心的竞争力是：
车辆检测识别
（1）高精度的车流量检测，准确率大于等于 98%。
（2）车型分类（（1）中、小、微型载客汽车；（2）大型载客汽车；（3）中，轻型载
货汽车；（4）重型载货汽车；（5）摩托车。）
（3）车速的估算。
（4）车辆追踪，实时跟踪每一辆车在画面中的移动。
（5）车辆行为识别，车辆转弯，换线等车辆动作的检测与识别。
行人检测识别
（1）实时地统计交通路口不同运动方向的行人流量，人数密集警告。
（2）检测统计十字路口正在等待的行人数量。
（3）行人追踪，实时跟踪每一个人在画面中的移动。
（4）行人行为检测。在人行道上，逗留过久、行人倒地、不遵守交规横穿马路等行为。
这家做了智慧交通系统的珠海习悦，其本质是一个计算机视觉解决方案公司。系统用到的视频识别追踪技术脱胎于西安交通大学的国家教育部重点实验室”，除了交通领域，单独来看习悦的计算机视觉方面的产品也让人颇为惊叹。
习悦公司在本次展示了其最新的手势识别、人脸识别、物体识别产品。记者在现场体验了习悦展示的人脸识别产品，该产品具有：“多人脸检测（10人以上）”、“年龄识别”、“性别识别”、“情绪识别”、“人脸朝向识别”、“视线识别”等多项功能。同时识别速度很快，让人惊叹，物体识别和人脸识别的速率都达到ms级别。
习悦公司的陈谷雨表示，公司专注于人工智能核心“深度学习”神经网络技术，具有完全自主知识产权的人工智能系列产品已经大量运用在机器人、智能硬件上。业务同时涉猎云端和终端。云端业务聚焦于智慧交通领域，终端业务则剑指物体检测、行为检测、手势识别、人脸识别技术智能硬件方向的应用。公司在深度学习领域，已经与Intel开展了深度合作，风起于青萍之末，欢迎更多的不同行业企业共同探讨未来人工智能的落地应用。
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